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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种针对南极海域合成孔径雷达图像的冰山检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120122101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510617775.1，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权一种针对南极海域合成孔径雷达图像的冰山检测方法是由师浩杰;李慧敏;谢焘;王臣设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对南极海域合成孔径雷达图像的冰山检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对南极海域合成孔径雷达图像的冰山检测方法，包括以下步骤：获取南极海域SAR图像数据，筛选纬度为40°S‑90°S的Level‑1SLC产品，数据模式为WaveMode，极化方式包括HH和VV；对SAR图像进行人工标注，结合地理位置信息、形状及纹理特征进行目视解译，生成COCO格式的南极冰山标记数据集；构建级联卷积神经网络模型IB‑Detector；利用测试集评估模型性能，输出冰山位置、轮廓及面积信息；本发明提高了复杂场景下冰山的检测精度，满足冰山目标检测的任务需求。

本发明授权一种针对南极海域合成孔径雷达图像的冰山检测方法在权利要求书中公布了：1.一种针对南极海域合成孔径雷达图像的冰山检测方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）获取南极海域SAR图像数据，筛选纬度为40°S-90°S的Level-1SLC产品，数据模式为WaveMode，极化方式包括HH和VV；SAR数据预处理包括：归一化处理雷达截面σ0计算公式为： ； 其中DN表示雷达接收的原始信号强度，K表示校准常数；对标注数据集按比例随机划分为训练集、验证集和测试集； （2）对SAR图像进行人工标注，结合地理位置信息、形状及纹理特征进行目视解译，生成COCO格式的南极冰山标记数据集；人工标注包括：基于合成孔径雷达SAR遥感影像，沿冰山轮廓绘制像素级边界框，确保覆盖冰山主体及边缘碎冰区；结合雷达散射、纹理和形状排除虚警目标； （3）构建级联卷积神经网络模型IB-Detector，包括：分类模型：由Stem层、Inception层和全连接层组成，其中Inception层采用多组并行不同尺寸卷积核的Inception模块，用于提取多尺度特征；检测模型：由主干层、颈部层和头部层组成，主干层包含C3k2模块，颈部层融合多尺度特征，头部层集成CBAM注意力机制，结合通道与空间注意力提升检测精度；使用标记数据集训练级联模型，将分类模型输出作为检测模型输入；包括以下步骤： 步骤3.1:分类模型，其输入到输出的完整流程如下：输入层尺寸299×299×3首先经过Stem主干结构由多层3×3卷积与池化操作组成，逐步降维至35×35×192特征图，随后进入3组Inception-A模块通过多分支并行卷积重复堆叠3次，将通道数扩展至256，在此之后连接第一个辅助分类器位于第11层后；接着通过5组Inception-B模块采用非对称分解卷积技术重复处理5次，通道数提升至512，并接入第二个辅助分类器位于第17层后；之后进入2组Inception-C模块进一步融合多尺度特征，通道数扩展至1280，最后经全局平均池化层将特征压缩为1×1×2048维度、Dropout层防止过拟合及全连接分类层输出Softmax概率；整个过程通过模块化堆叠、多尺度特征融合与辅助分类监督实现高效的图像分类任务； 步骤3.2:检测模型，输入为分类模型输出的类别图像，整体结构依次为：Backbone主干网络以多阶段下采样与特征强化为核心，首先通过两层步长为2的3×3卷积通道64→128快速实现4倍下采样，随后堆叠2次C3k2模块通道256提取中级特征并进一步下采样至P38；继续通过C3k2模块通道512和卷积下采样生成P416与P532深层特征，并在P5后引入CBAM注意力模块重复2次，增强全局上下文感知；Head检测头采用双向特征融合策略，先对P5上采样并与P4拼接，经C3k2模块通道512→256细化生成P38小目标特征，再对P3下采样后与P4、P5特征逐级拼接，通过C3k2模块通道512→1024优化中大目标检测层，最终由Detect层整合P3-P5多尺度特征，输出检测结果； （4）利用测试集评估模型性能，输出冰山位置、轮廓及面积信息。

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